plotly 공식예제
DATA
두 개의 데이터
두 데이터를 연결하는 매개체
지역구에 대응하는 숫자가 들어있는 칼럼이름(df)
key가 저장된 위치(geojson, df)
| district | Coderre | Bergeron | Joly | total | winner | result | district_id | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 101-Bois-de-Liesse | 2481 | 1829 | 3024 | 7334 | Joly | plurality | 101 |
| 1 | 102-Cap-Saint-Jacques | 2525 | 1163 | 2675 | 6363 | Joly | plurality | 102 |
| 2 | 11-Sault-au-Récollet | 3348 | 2770 | 2532 | 8650 | Coderre | plurality | 11 |
| 3 | 111-Mile-End | 1734 | 4782 | 2514 | 9030 | Bergeron | majority | 111 |
| 4 | 112-DeLorimier | 1770 | 5933 | 3044 | 10747 | Bergeron | majority | 112 |
시각화 예시1
시각화 예시2
한국의 인구수 예제
df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/guebin/2021DV/master/_notebooks/2021-11-22-prov.csv')
df| 행정구역(시군구)별 | 총인구수 (명) | |
|---|---|---|
| 0 | 서울특별시 | 9532428 |
| 1 | 부산광역시 | 3356311 |
| 2 | 대구광역시 | 2390721 |
| 3 | 인천광역시 | 2945009 |
| 4 | 광주광역시 | 1442454 |
| 5 | 대전광역시 | 1454228 |
| 6 | 울산광역시 | 1122566 |
| 7 | 세종특별자치시 | 368276 |
| 8 | 경기도 | 13549577 |
| 9 | 강원도 | 1537717 |
| 10 | 충청북도 | 1596948 |
| 11 | 충청남도 | 2118977 |
| 12 | 전라북도 | 1789770 |
| 13 | 전라남도 | 1834653 |
| 14 | 경상북도 | 2627925 |
| 15 | 경상남도 | 3318161 |
| 16 | 제주특별자치도 | 676569 |
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